OverFeat:Integrated Recognition, Localization and Detection using Convolutional Networks

ICLR2014
OverFeat: Integrated Recognition, Localization and Detection using Convolutional Networks
ILSVRC2013 winner

本文提出了一个框架，将图像识别、定位、检测问题集成到一个 CNN网络中，训练该网络可以提高分类精度和检测定位的精度。大体思路就是对第5层卷积特征池化后的特征 maps，进行滑动窗口式分类器卷积，得到每个位置的类别概率，再通过回归得到最好的矩形框大小、位置、类别概率。

1 Introduction
CNN网络提出的时间比较早了，一开始用于手写字符识别，但是在小的数据库上，CNN网络的优势并不明显。直到大型数据库 ImageNet 的建立，CNN网络的优势在这个数据库上显现出来了。

CNN网络最大的优势就是整个系统是端对端的，原始图像作为输入，最终需要的结果作为输出，不需要手工设计合适的特征提取器。但是存在的问题就是需要大量的标定数据作为训练样本。

ImageNet 分类数据库上的图像大多数含有一个位于图像中心的物体，该物体在图像中的位置和尺寸变化比较大。解决这个问题的第一个思路就是在图像多个位置多个尺度应用CNN网络，类似滑动窗口的方法。很明显，这种方法下很多位置对应的窗口包含一小部分物体，而且不在中心位置，这导致定位和检测精度的下降。于是第二个思路就是训练一个系统，不仅对每个窗口给出一个类别概率，还给出一个位置预测及一个关于包含物体的矩形框坐标。第三个思路就是计算在每个位置和尺寸对应的每个类别的概率累积。

AlexNet 在 ImageNet2012 年的分类和检测竞赛中都是第一名，但是在文章中作者没有说明他们在检测上是怎么做的，我们这篇文献是第一篇针对 ImageNet 数据上检测和定位问题 CNN网络是如何工作的文献。

2 Vision Tasks
这里介绍了三个问题：分类、定位、检测在2013ImageNetLargeScale VisualRecognitionChallenge (ILSVRC2013) 各自的精度判断准则。

3 Classification
我们的分类网络架构类似于 AlexNet , 我们在网络的设计和推理步骤进行了改进。但是对于一些AlexNet网络的训练技巧没有深入探索。我们的网络性能还可以被进一步提升。

3.1 Model Design and Training
我们在 ImageNet 2012 训练数据上训练我们的网络（1.2百万张图像，1000类），多尺度输入图像，采用 DropOut，具体一些参数设置看文献。

和 AlexNet 区别： 1） contrast normalization 没用，2）池化区域不重叠，3）我们模型的第一层和第二层的 feature maps 要大，因为用了一个小的步长， stride=2。打的步长速度快，但是精度会低。

3.2 Feature Extractor
伴随这篇文献，我们在网上发布了一个特征提取器叫 “OverFeat”以便大家后续研究。有两个模型提供，一个更快些，一个精度更高些。两者之间有一些对比参考图表。

3.3 Multi-Scale Classification
文献【15】 AlexNet 中通过 data agumentation 获得不同视角来投票提升性能。（10个固定角度，一个中心，4个角，一共5组数据，再水平镜像，10组数据）。但是这么做会导致忽略图像大部分区域，当视角重叠计算就变得冗余。此外只计算一个尺度，那么这个尺度对应的概率可能不是最优的。

和 AlexNet 采取的上面策略不一样，我们在整个图像密集运行CNN网络，每个位置对应不同尺度。对于某些模型，滑动窗口式方法因为计算量太大导致不可行，但是对于CNN网络却具有内在的高效（3.5节将会说明）。这种方式可以用更多的视角来投票，从而在保持速度的前提下提高鲁棒性。对一幅任意尺寸图像卷积 ConvNet 的结果就是对应一个尺度生成一个 spatial map, 每个点是一个 C 维向量，对应C类的概率。

但是，网络整体的下采样率是 2*3*2*3=36。所以输入图像36个像素对应输出中的一个点，该点含有 C维向量。这种粗糙的输出分布降低了系统性能，相对于 AlexNet 的10个视角，因为网络滑动窗口和图像中的物体没有很好对应上。当网络滑动窗口和物体很好的对应上，给出的网络响应就很强。为了解决这个问题，我们采用了类似文献【9】中的方法， apply the last subsampling operation at every offset，这样总的降采样就是12倍而不是36倍。

下面我们来详细说说怎么将降采样从36变为12。我们使用6个尺度对应不同尺寸第5层卷积特征，没有池化，经过下面的步骤处理，最后输入分类器。
（a）对于一幅图像，给定尺度，我们开始于没有池化的第5层卷积特征 maps
（b）对于每个为池化 maps，我们使用 3*3 最大池化操作，不重叠区域，重复 3*3次，x,y方向分别平移像素位置{0，1，2}
（c）这样我们就得到一组池化 feature maps，每个位置对应3*3个，即一个为池化 feature map 对应3*3个池化后的 feature maps。
（d）网络分类器（第6，7，8层）的输入尺寸是固定的 5*5，在池化后的 featue maps 每个位置上产生一个 C 维向量输出。分类器在池化后的 maps 上按滑动窗口式进行应用，产生 C维向量输出 maps
（e）针对前面池化时的平移，我们得到对应的输出 maps，将其组合成一个 3D 输出 maps。

其实就是对第5卷积层输出的特征进行滑动窗口式的分类器（6-8层）运算，得到较多分类结果，再通过投票决定最后的结果。

降采样从36变为12关键就是 x,y方向分别平移像素位置{0，1，2}

3.5 ConvNets and Sliding Window Efficiency

图5 上面是训练对应的计算，下面是对应检测的计算。图像黄色区域是滑动窗口对应多计算的部分

4 Localization
针对定位问题，我们从训练好的分类网络开始，将分类器层替换为一个回归网络，训练它输出每个位置和尺度对应物体矩形框坐标。我们将这个回归位置预测和每个位置分类结果结合起来。

将第5层卷积特征池化后输入回归网络，按滑动窗口式计算每个位置，输出每个位置的类别概率，然后通过回归得到一个最好的矩形框。

回归网络矩形框示例：

OverFeat:Integrated Recognition, Localization and Detection using Convolutional Networks相关推荐

OverFeat: Integrated Recognition, Localization and Detection using Convolutional Networks论文阅读笔记
文章目录 OverFeat: Integrated Recognition, Localization and Detection using Convolutional Networks论文阅读笔记 ...
《OverFeat: Integrated Recognition, Localization and Detection using Convolutional Networks》翻译
O v e r F e a t : I n t e g r a t e d R e c o g n i t i o n , L o c a l i z a t i o n a n d D e t e ...
OverFeat: Integrated Recognition, Localization and Detection using Convolutional Networks
可以参考博文:http://blog.sciencenet.cn/blog-1583812-844178.html (大概了解一下,没仔细看) 文章发表在ICLR2014,yan Lecun实验室.提 ...
深度学习研究理解:OverFeat:Integrated Recognition, Localization and Detection using Convolutional Networks
本文是纽约大学Yann LeCun团队中Pierre Sermanet ,David Eigen和张翔等在13年撰写的一篇论文,本文改进了Alex-net,并用图像缩放和滑窗方法在test数据集上测试 ...
【OverFeat】Integrated Recognition, Localization and Detection using Convolutional Networks(2014) 全文翻译
作者 Pierre Sermanet, David Eigen, Xiang Zhang, Michael Mathieu, Rob Fergus, Yann LeCun (Courant Insti ...
2014-OverFeat-Integrated Recognition, Localization and Detection using Convolutional Networks
题目:使用卷积网络的集成的识别,定位和检测摘要我们提出了一个集成的框架,使用CNN来进行识别,定位和检测.我们展示如何在ConvNet中高效实现多尺度和滑动窗口方法.我们还通过学习预测对象边界来介 ...
论文翻译：Skeleton-Based Action Recognition with Multi-Stream Adaptive Graph Convolutional Networks
摘要: 抽象图卷积网络(GCNs)将神经网络推广到更一般的非欧几里得结构,在基于骨架的动作识别方面取得了显著的性能.但是,以往基于gc的模型仍然存在一些问题.首先,图形的拓扑被启发式地设置并固定在所有 ...
VGGNet论文翻译-Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition
Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition Karen Simonyan[‡] & Andrew Zi ...
Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition—中英文对照
文章作者:Tyan 博客:noahsnail.com | CSDN | 简书翻译论文汇总:https://github.com/SnailTyan/deep-learning-papers- ...

OverFeat:Integrated Recognition, Localization and Detection using Convolutional Networks

OverFeat:Integrated Recognition, Localization and Detection using Convolutional Networks相关推荐

最新文章

热门文章